發(fā)布時(shí)間：2018-03-12 18:27

  本文選題：離心泵　切入點(diǎn)：汽蝕　出處：《振動(dòng)與沖擊》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種多點(diǎn)噪聲分析法研究汽蝕故障下的離心泵噪聲,總結(jié)其規(guī)律并應(yīng)用到故障診斷中。將多個(gè)單指向性麥克風(fēng)附著于泵體的不同部位采集信號(hào),通過(guò)多種矩陣的奇異值分解提取高品質(zhì)的水動(dòng)力噪聲,根據(jù)Lighthill聲學(xué)理論,水動(dòng)力噪聲詳細(xì)的反映著測(cè)點(diǎn)處的流場(chǎng)變化。為加快計(jì)算速度、降低內(nèi)存,利用二代小波提取各點(diǎn)噪聲能量譜,并將所有測(cè)點(diǎn)的敏感頻帶共同組成特征向量以訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)診斷測(cè)試,多點(diǎn)噪聲法快速、穩(wěn)定且診斷成功率達(dá)到93.5%,證明比傳統(tǒng)噪聲診斷法更適合工業(yè)用途。
[Abstract]:A multi-point noise analysis method is proposed to study the noise of centrifugal pump under cavitation fault, and its rule is summarized and applied to fault diagnosis. Multiple single-directional microphones are attached to different parts of pump body to collect signals. High quality hydrodynamic noise is extracted by singular value decomposition of various matrices. According to Lighthill acoustics theory, hydrodynamic noise reflects the change of flow field at measured point in detail. The second generation wavelet is used to extract the energy spectrum of each point noise, and the sensitive frequency bands of all the measured points are combined to form the eigenvector to train BP neural network. After diagnosis and test, the multi-point noise method is fast. The diagnostic success rate is 93. 5 stable, which proves that it is more suitable for industrial use than the traditional noise diagnosis method.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20130206008GX)
【分類號(hào)】：TH311

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本文編號(hào)：1602751